JavnostPartnerjiMediji
EN
Projekcije širjenja COVID-19 v SlovenijiNapoved 8.1.2021Epidemijo bomo ustavili in obvladali ljudje s samozaščitnim obnašanjem vseh in vsakega posebej. Modeli in napovedi epidemije ne morejo ustaviti. Lahko pa nam pomagajo razumeti, kako naša ravnanja vplivajo na širjenje virusa. Aktualne teme Dokler ne bo precepljene (in imune) vsaj 10% populacije (200.000+ ljudi), vpliv cepljenja na dinamiko epidemije (skoraj) ne bo opazen, saj npr. 10% precepljenost pomeni le 10% manjši R kot sicer (npr. R=1,1 namesto R=1,2). Zato je kljub cepljenju zelo pomembno, da dosledno izvajamo proticovid ukrepe, saj bomo sicer imeli spet nevarno eksponentno rast epidemije z vsemi negativnimi posledicami. Šele ko bo precepljenih (in imunih) vsaj nekaj 10% populacije, bo vpliv precepljenosti zadosten, da bo možno v primeru ugodne epidemiološke slike ukrepe opazneje sproščati. Se bo pa zaradi cepljenja predvidoma že čez kakšen mesec (okvirna vsota časa od cepljenja s prvim odmerkom do razvoja delne imunosti ter časa od okužbe do sprejema v bolnico) začel opazno zmanjševati pritisk na bolnice, če bomo z ustreznim obnašanjem poskrbeli, da epidemija ne bo rastla, saj se cepi najprej rizično populacijo. Zanimivo je, da zaradi tako obsežne epidemije poteka prekuževanje (ocenjeno okoli 40.000 novih okuženih na teden) trenutno nekajkrat hitreje od cepljenja (potrebna sta dva odmerka). S stališča zdravstvenih posledic to seveda ni primerljivo, saj okuženi zbolijo, cepljeni pa ne, poleg tega se v tej fazi cepi rizično populacijo, medtem ko se okužbe širijo po celotni populaciji. Analiza stanja Na osnovi celostne analize pozitivnih testov epidemija raste, predvidoma zaradi druženja med prazniki, medtem ko v bolnicah rast (še) ni vidna. Epidemija se širi nekoliko bolj v mlajših kategorijah, ki bolnice manj obremenjujejo. Ocenjujemo, da smo z izvajanjem ukrepov uspeli spustiti reprodukcijsko število R na približno 1,15 (slika 1, slika 2, slika 2b, slika 2c, slika 2d, slika 5), je pa negotovost te ocene velika, saj (tokrat) temelji le na pozitivnih testih in je možno, da je R tudi bistveno večji. Ocenjujemo, da se vsake 4 dni prekuži približno 1% populacije, kar posledično zmanjša R vsake 3 dni za približno eno stotinko glede na siceršnjo vrednost. Število dnevnih pozitivnih testov v združeni starostni kategoriji 65+ in v vseh podkategorijah verjetno raste (slika 1b), je pa pri interpretaciji rezultatov treba upoštevati prispevek antigenskih testov. Podajamo tudi R, ocenjen na osnovi podatkov pozitivnih testov za nazaj, kjer je pri interpretaciji rezultatov treba upoštevati, da je ob vsaki spremembi režima testiranja podana vrednost R v prehodnem obdobju popačena (slika 3, slika 4). Sedemdnevna povprečja R glede na pozitivne teste (brez upoštevanih popravkov ob spremenjenem režimu testiranja) in hospitalizirane so sledeča: R_vsi=1,32 (včeraj 1,32), R_PCR=1,25 (včeraj 1,24), R_hosp=0,99 (včeraj 0,97), R_ICU=0,95 (včeraj 0,93), R_brezDSO=1,33 (včeraj 1,34), R_DSO=1,15 (včeraj 0,89). Sedemdnevno povprečje R na osnovi sprejemov v bolnicah (R_hosp in R_ICU) je začelo rasti, kar nakazuje, da se opažena praznična rast okužb začenja seliti v bolnice. Trenutno imamo v povprečju približno 1800 pozitivnih testov dnevno (slika 1, slika 5). Epidemiologi bodo lahko spremljali stike, kar najbolj učinkovito zmanjša širjenje virusa, ko bo povprečno število pozitivnih testov padlo pod 300 na dan. To stanje lahko dosežemo šele po približno 2,5 razpolovnih časih povprečnega števila dnevnih pozitivnih testov. Razpolovni čas je odvisen od tega, koliko bomo uspeli spustiti R z našim obnašanjem. ÄŒe ga bomo uspeli spustiti na R=0,7 (tako kot v prvem valu), bo razpolovni čas približno dva tedna, pri R=0,5 (tako kot v prvem valu, ko so epidemiologi lahko spet sledili stikom) pa približno en teden. 2,5 razpolovne dobe pri R=0,7, torej 2,5x dva tedna, je približno dober mesec, pri R=0,5 pa je to približno dobra dva tedna (2,5x en teden). Ocenjen delež okuženih in kužnih je sledeč: Napoved razvoja epidemije V napovedi za pozitivne teste (slika 1) in bolnice (slika 2, slika 2b, slika 2c, slika 2d) smo predpostavili, da med prazniki od 24.12.20 do 3.1.21 R zraste na 1,15 (trenutna ocena), se nato spusti na R=1 in potem pada zaradi prekuževanja. Poskušali smo upoštevati vpliv cepljenja rizičnih skupin. V prognozi za bolnice sta predstavljena tudi scenarija z R=1,1 in R=1,3 med prazniki ter osnovni scenarij brez cepljenja. Namen predstavitve različnih scenarijev je, da se seznanimo z negotovostmi in karakterističnimi časi. Ocenjeni datumi sproščanja ukrepov po fazah Za prehod v posamezne barvaste faze morata biti izpolnjena oba navedena pogoja. Trenutno smo v črni fazi, epidemija pa raste. Dokler epidemija ne bo začela padati, ne bomo podajali napovedi za prehode v barvaste faze, ker so negotovosti prevelike.
Potek epidemije je odvisen od obnašanja ljudi, zato so negotovosti ocen velike. ÄŒe bomo uspeli z ustreznim obnašanjem upočasniti širjenje virusa, se bodo časi do sproščanja ukrepov bistveno skrajšali. Datume bomo redno ažurirali glede na potek epidemije, tako da boste lahko spremljali, kako uspešni smo pri njenem obvladovanju. Za orientacijo navajamo v spodnji tabeli ocenjene datume sproščanja ukrepov, če bi z izvajanjem zadnjih sprejetih ukrepov z 16.11. uspeli R spustiti na 0,9 (v prvem valu smo uspeli R spustiti na 0,7, ko so lahko epidemiologi spet sledili stikom, pa celo na 0,5), kar se pa žal ni zgodilo.
Dodatne informacije Uvodna pojasnila so podana tukaj. Za radovedne in željne znanja smo pripravili Malo šolo epidemije: epizoda 1, epizoda 2, epizoda 3. Podatke pridobivamo od COVID-19 Sledilnika in se jim najlepše zahvaljujemo. Brez teh obsežnih kvalitetnih podatkov, ki jih vsakodnevno pretočimo v svoj model, se ne bi dalo napovedati nič pametnega, tako pa so naše napovedi izredno točne (z ozirom na področje napovedovanja razvoja epidemije). NIB se najlepše zahvaljujemo za podatke o koncentraciji virusa v odplakah, ki so trenutno najhitrejši indikator razvoja epidemije. Slika 1: Krivulja podatkov za zadnje tri dni predstavlja ekstrapolirane vrednosti, ker za to obdobje uporabljeno centralno sedemdnevno povprečje ni definirano.
Slika 1b: Krivulje podatkov za zadnje tri dni predstavljajo ekstrapolirane vrednosti, ker za to obdobje uporabljeno centralno sedemdnevno povprečje ni definirano.
Slika 2c: Krivulji podatkov za zadnje tri dni predstavljata ekstrapolirane vrednosti, ker za to obdobje uporabljeno centralno sedemdnevno povprečje ni definirano.
Slika 2d: Krivulji podatkov za zadnje tri dni predstavljata ekstrapolirane vrednosti, ker za to obdobje uporabljeno centralno sedemdnevno povprečje ni definirano.
Slika 3: V prehodnem obdobju spremembe režima testiranja je tako izračunana vrednost R popačena, kar je potrebno upoštevati pri interpretaciji rezultatov (posledično je na grafu konec oktobra R krajše obdoje navidezno pod 1, čeprav dejansko verjetno ni padel pod 1). Krivulji podatkov za zadnje tri dni predstavljata ekstrapolirane vrednosti, ker za to obdobje uporabljeno centralno sedemdnevno povprečje ni definirano.
Slika 4: V prehodnem obdobju spremembe režima testiranja je tako izračunana vrednost R popačena, kar je potrebno upoštevati pri interpretaciji rezultatov (posledično je na grafu konec oktobra R krajše obdoje navidezno pod 1, čeprav dejansko verjetno ni padel pod 1). Krivulje podatkov za zadnje tri dni predstavljajo ekstrapolirane vrednosti, ker za to obdobje uporabljeno centralno sedemdnevno povprečje ni definirano.
Slika 5: Pri interpretaciji je potrebno upoštevati spremembe režima testiranja. Krivulje podatkov za zadnje tri dni predstavljajo ekstrapolirane vrednosti, ker za to obdobje uporabljeno centralno sedemdnevno povprečje ni definirano.
|
NOVICE
|
